\chapter{Keras例程}
使用 \href{https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist}{Fashion MNIST} 数据集，其中包含 70000 张灰度图像，涵盖 10 个类别。以下图像显示了单件服饰在较低分辨率（$28\times 28$ 像素）下的效果：
和mnist数据类似，数据集分为60000测试集，10000验证集。
\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=\textwidth]{mnist_fashion.png}
\caption{fashion mnist数据显示}
\end{figure}
导入必要的包：
\pythonfile[firstline=1,lastline=8]{example/mnist_fashion/mnist_main.py}
构建多层感知机网络，输入786维->128->10维。
\pythonfile[firstline=9,lastline=61]{example/mnist_fashion/mnist_main.py}
导入数据：
\pythonfile[firstline=64,lastline=67]{example/mnist_fashion/mnist_main.py}
可视化部分数据：
\pythonfile[firstline=72,lastline=80]{example/mnist_fashion/mnist_main.py}
完整的代码在这里。
\textbf{使用卷积神经网络识别}
网络结构如下：
\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=\textwidth]{mnist_fashion_cnn.pdf}
\caption{mnist cnn结构}
\end{figure}
\pythonfile[firstline=72,lastline=80]{example/mnist_fashion/mnist_fashion_cnn.py}
\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.5\textwidth]{mnist_fashion_cnn_predict.png}
\caption{}
\end{figure}
